An observational pilot study: Prevalence and cost of high frequency emergency department users at Örebro University Hospital, Sweden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little research on high frequency emergency department users (HEDU) in Sweden. We aim to determine the prevalence and costs of HEDU compared to non-HEDU at Örebro University Hospital (ÖUH). Additionally, we will determine the factors and outcomes associated with being a HEDU. METHODS: This was a retrospective, observational cohort study of ED patients presenting to ÖUH, Sweden between 2018-19. Analyses used electronic registry, ambulance, and cost data. The definition for HEDU was ≥4 visits/year. HEDUs were categorized further into Repeat, High and Super HEDU with 4-7, 8-18 and ≥19 visits/year, respectively. We used multivariable logistic regression to determine the adjusted odds ratios for factors and outcomes between HEDU and non-HEDU. FINDINGS: Of all ÖUH ED patients, 6.1% were HEDU and accounted for 22.4% of ED visits and associated costs. Compared to the mean cost of non-HEDU, the Repeat, High and Super HEDU were more costly by factors of 4, 8 and 27, respectively. The HEDUs were more likely to be male, self-referred, present with abdominal pain, arrive by ambulance, at night and from the Örebro municipal region. Super HEDU were more likely to be of adult age and assigned lower acuity scores. HEDU were more likely to be directed to the surgical zone, less likely to receive radiologic imaging or achieve a 4-hr time target. In contrast to the Repeat and High HEDU, Super HEDU were less likely to be admitted, but more likely to leave without being seen. CONCLUSION: ÖUH has a HEDU population with associated factors and outcomes. They account for a substantial proportion of ED costs compared to non-HEDU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».